? ? 眾所周知，數據對機器學習來說是那么的重要，但是我們通常因為各種原因得不到

理想的數據量，這時候我們就想到進行數據增強。比如添加噪聲，左右鏡像，隨機crop

一部分等，但是有一點要注意的，就是要記住我們要機器學習的是什么特征，比如說人臉，

眼睛，嘴巴等，這時候添加噪聲就不能改變這些特征。一句話：喂給機器什么數據，機器

就學什么數據。（但注意，并不是你覺得是這樣，機器就真的這樣，因為，機器可能通過

其他方式進行學習，所以數據量越大，機器可選擇的路越少，就越有可能按照你的想法學

習對應的特征。數據量越少，越有可能學偏，且通常發生子數據量少，模型復雜度高的場景

下）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的对于机器学习中，数据增强的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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